Научные методы познания.

Рассмотрим основные методы общенаучного характера. К ним относятся абстрагирование и идеализация, индукция и дедукция, анализ и синтез, аналогия и сравнение, эксперимент (включая моделирование) и наблюдение. Наиболее удобно рассматривать указанные общенаучные методы именно в виде таких взаимосвязанных пар, обладающих глубоким внутренним сродством, а потому часто используемых в процессе исследований, хотя и не одновременно, но совместно друг с другом.

Абстрагирование представляет собой мысленное отвлечение от всех свойств, связей и отношений изучаемого объекта, которые представляются несущественными для данной теории. В результате получается абстрактный объект, который хотя и имеет аналог в действительности, но является по сравнению с ним очень обедненным. Результат процесса абстрагирования называется абстракцией (точка, прямая, множество и т.д.).

Идеализация представляет собой операцию мысленного выделения какого-то одного, важного для данной теории свойства или отношения. В результате возникает некий объект, обладающий только этим свойством или отношением, реальным или гипотетическим. Необходимость идеализации обусловлена стремлением исключить из рассмотрения различного рода побочные факторы, представить исследуемые процессы в чистом виде (абсолютно черное тело, абсолютно упругая жидкость, сплошная среда, идеальный газ и т.д.).

Индукция – это логический путь рассуждений от частного к общему, чем обеспечивается переход на новый, более общий уровень рассмотрения проблемы и, соответственно, лучшее ее осмысление. Индукция успешно используется при решении любых задач, связанных с систематизацией, классификацией, научным обобщением. Таким образом, можно считать, что наука в целом виде как вид деятельности человека во многом базируется именно на использовании метода индукции

Используя пример с классификацией каких-либо объектов или явлений, выделим основные виды индукции: полную, неполную и научную.

Полная индукция предполагает рассмотрение максимально возможного количества признаков классифицируемых объектов или явлений. Соответственно надежность такой классификации будет максимальной. Однако чрезмерно высокой может оказаться и трудоемкость данного метода, что сделает его слишком дорогостоящим.

Неполная индукция использует в процессе классификации лишь несколько случайных признаков объектов или явлений. Малой трудоемкости подобного обобщения сопутствует и невысокая достоверность. Слишком легко можно ошибиться, делая поспешные выводы, основанные на поверхностной оценке явлений.

Научная индукция предполагает рассмотрение немногих, но наиболее существенных признаков классификации. Данный метод наряду с малой трудоемкостью обладает и сравнительно высокой достоверностью, что делает его наиболее предпочтительным из всех видов индукции. Однако при использовании научной индукции возникает вопрос о том, какие классификационные признаки следует считать наиболее существенными. Как правило, они могут быть выбраны на основании результатов проведенной полной индукции сходных объектов и процессов.

Дедукция предполагает логический ход рассуждений от общего к частному. Именно такой метод лежит в основе наиболее современных и мощных по своей эффективности методологий системного подхода и системного анализа.

Анализ – это процесс разложения целого на составные части и их исследование с целью лучшего понимания исходного целого. При этом указанный процесс может носить не только логический, но и сугубо вещественный, материальный характер (анализ химического соединения или анализ системы уравнений).

Синтез предполагает объединение отдельных частей, компонентов в единое целое для получения нового, более высокого их совокупного качества. Тем самым достигается переход на другой, более высокий системно-структурный уровень, обладающий большей степенью общности и новыми системными свойствами.

Особенностью методов анализа и синтеза является возможность их «закольцовки», т.е. многократного последовательного повторения в случае, если результаты проведенного синтеза по каким-либо причинам оказались неудовлетворительными. Заново выполненные более тщательный анализ и повторный синтез, как правило, обеспечивают достижение желаемого системного качества. Процесс многократного закольцованного повторения одних и тех же процедур с целью получения более высокого качества результатов называется итерацией. Часто итерация используется для повышения точности различных вычислений.

Аналогия – это качественное сходство, соответствие свойств различных объектов или явлений, даже и не относящихся к одной области научного знания, перенос свойств с одних объектов или явлений на другие. Аналогия играет огромную роль в познании человеком окружающего мира. Многие на первый взгляд непонятные процессы и явления постепенно обретают ясность и становятся объяснимыми именно благодаря использованию метода аналогии.

Сравнение представляет собой качественное или количественное сопоставление исследуемых свойств, параметров объектов или явлений. Оно имеет целью нахождение не сходства, а различия в сопоставляемых объектах или явлениях окружающего мира. Чрезвычайно важное значение данного метода заключается в том, что он по сути дела лежит в основе любого рода измерений, поскольку измерительный процесс как раз и предполагает сравнение измеряемых параметров со средствами измерения. В свою очередь измерения составляют основу любых экспериментальных исследований и основу науки в целом.

Эксперимент – это опытное определение параметров исследуемых объектов или явлений. В процессе эксперимента объект или явление исследуется в контролируемых и управляемых условиях. При проведении эксперимента исследователь сознательно вмешивается в естественный ход событий путем непосредственного воздействия на изучаемый процесс или изменяя условия, в которых проходит этот процесс.

Специфика эксперимента состоит также в том, что в обычных условиях процессы в природе крайне сложны и запутанны, и не поддаются полному контролю и управлению. Поэтому возникает задача организации такого исследования, при котором можно было бы проследить ход процесса в «чистом» виде. В этих целях в эксперименте отделяют существенные факторы от несущественных и тем самым значительно упрощают ситуацию. В итоге такое упрощение способствует более глубокому пониманию явлений и создает возможность контролировать немногие существенные для данного процесса факторы и величины.

В зависимости от обстоятельств экспериментальные исследования могут либо предшествовать созданию научной теории, либо служить ее опытным подтверждением. Зачастую теория и эксперимент последовательно чередуются, образуя итерацию, направленную на возможно большее приближение к истине в научном познании. Обычно это сопровождается и неизбежной трансформацией научной теории.

Моделирование – это процесс формирования и исследования моделей, являющихся отображением реальных объектов или явлений окружающего мира. Создание моделей не только сопутствуют проведению большинства экспериментов, но и лежат в основе практически всех научных концепций. Поэтому любую новую научную теорию смело можно воспринимать как еще одну модель окружающего нас реального мира. Степень адекватности моделей всегда подтверждают эксперимент или практика.

Обычно выделяют несколько видов эксперимента и, соответственно, моделирования.

Предметное моделирование – исследование ведется на модели, воспроизводящей определенные геометрические, физические, динамические или функциональные характеристики объекта-оригинала (физический эксперимент). Также при физическом эксперименте объекты или явления окружающего мира могут исследоваться непосредственно.

Знаковое моделирование – в качестве модели выступают схемы, чертежи, формулы, уравнения (математический эксперимент). При этом формируются системы дифференциальных, интегральных или алгебраических уравнений, описывающих природные объекты или явления, и находятся решения этих уравнений с учетом меняющихся начальных условий. Подобная процедура особенно эффективна при исследовании сложных процессов, когда для понимания сути явлений необходимо последовательно изменять большое число различных параметров.

Разновидностью знакового моделирования является имитационное моделирование, при котором в системы уравнений вводятся вероятностные оценки параметров, изменяемые случайным образом.

Мысленное моделирование – вместо знаковых моделей используются мысленно-наглядные представления этих знаков и операций с ними (мысленный эксперимент).

Компьютерное моделирование – компьютер является одновременно и средством, и объектом экспериментального исследования, заменяющего оригинал. В этом случае в качестве модели выступает программа функционирования объекта (компьютерный эксперимент). Адекватность получаемых при этом результатов реальному объекту или явлению зависит от правильности исходной математической модели. Как показывает практика, более предпочтительным является исследование нескольких упрощенных моделей, чем одной сверхсложной.

Наблюдение – это метод целенаправленного восприятия информации об интересующем объекте или явлении без какого-либо вмешательства в них со стороны наблюдателя. Тем самым подчеркивается, что от рассмотренного выше экспериментального метода наблюдение выполняет чисто пассивную функцию. Поэтому традиционно принято выделять наблюдение в качестве самостоятельного метода.

Однако, анализируя структуру любого эксперимента, можно обнаружить в его составе фазу наблюдения за поведением объекта или явления уже после проведения воздействий на них со стороны экспериментатора. Таким образом, наблюдение может рассматриваться в качестве составной части любого эксперимента.

Вместе с тем многие дорогостоящие эксперименты, например, в области космических исследований, зачастую организуются с единственной целью – наблюдение объектов или явлений в их естественном виде, без оказывания по возможности каких-либо воздействий со стороны наблюдателя. Тогда сам эксперимент выступает в качестве составной части наблюдения.

Также существует целая область естествознания, связанная с исследованием микромира, где избежать воздействия средств эксперимента на объекты наблюдения невозможно в принципе.

Научные методы эмпирического познания: наблюдение, измерение, сравнение, эксперимент.

Научные методы теоретического познания: абстрагирование, идеализация, индукция, дедукция.

Научные методы, применяемые на обоих уровнях: анализ, синтез, аналогия, моделирование.

Дата добавления: 2015-07-16